detr_finetuned_cppe5

This model is a fine-tuned version of toukapy/detr_finetuned_cppe5 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 1.1348
• Map: 0.2218
• Map 50: 0.3828
• Map 75: 0.2171
• Map Small: 0.25
• Map Medium: 0.1585
• Map Large: 0.2409
• Mar 1: 0.2038
• Mar 10: 0.5442
• Mar 100: 0.6037
• Mar Small: 0.4333
• Mar Medium: 0.4272
• Mar Large: 0.6401
• Map Coverall: 0.4068
• Mar 100 Coverall: 0.6207
• Map Face Shield: 0.1384
• Mar 100 Face Shield: 0.5684
• Map Gloves: 0.2036
• Mar 100 Gloves: 0.6545
• Map Goggles: 0.1505
• Mar 100 Goggles: 0.5462
• Map Mask: 0.2099
• Mar 100 Mask: 0.6289

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 0.0001
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• lr_scheduler_type: cosine
• num_epochs: 60

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Map	Map 50	Map 75	Map Small	Map Medium	Map Large	Mar 1	Mar 10	Mar 100	Mar Small	Mar Medium	Mar Large	Map Coverall	Mar 100 Coverall	Map Face Shield	Mar 100 Face Shield	Map Gloves	Mar 100 Gloves	Map Goggles	Mar 100 Goggles	Map Mask	Mar 100 Mask
No log	1.0	107	1.4728	0.0576	0.1377	0.0406	0.0513	0.105	0.0581	0.081	0.3151	0.3917	0.3	0.2766	0.4112	0.1353	0.4766	0.013	0.2949	0.061	0.4509	0.012	0.2554	0.0667	0.4809
No log	2.0	214	1.3775	0.0856	0.1821	0.0689	0.1145	0.1106	0.0881	0.1261	0.3593	0.4296	0.4	0.316	0.4493	0.2013	0.5986	0.0258	0.3203	0.0968	0.4263	0.0196	0.2738	0.0846	0.5289
No log	3.0	321	1.4530	0.072	0.1514	0.0567	0.0959	0.1114	0.0754	0.0935	0.3448	0.4296	0.3444	0.3285	0.4492	0.1892	0.5342	0.0189	0.3392	0.0526	0.3362	0.0278	0.3831	0.0717	0.5551
No log	4.0	428	1.4093	0.078	0.1703	0.064	0.0631	0.0937	0.0802	0.0979	0.3576	0.4514	0.3111	0.3132	0.4766	0.2188	0.5896	0.0143	0.3266	0.0654	0.4656	0.0163	0.3754	0.075	0.4996
1.2913	5.0	535	1.3523	0.0935	0.1946	0.0813	0.1433	0.0977	0.0983	0.1373	0.3945	0.4669	0.4667	0.3354	0.4883	0.2406	0.5775	0.0264	0.3658	0.0824	0.5312	0.0186	0.3446	0.0992	0.5151
1.2913	6.0	642	1.3167	0.1168	0.2413	0.0967	0.2318	0.1052	0.1257	0.144	0.406	0.4793	0.5111	0.3539	0.4988	0.2589	0.6032	0.0318	0.3101	0.1211	0.558	0.0347	0.3954	0.1372	0.5298
1.2913	7.0	749	1.3705	0.0867	0.179	0.0789	0.1412	0.0866	0.0908	0.1079	0.3493	0.4314	0.4333	0.3251	0.4481	0.2583	0.5991	0.0217	0.3266	0.0579	0.4496	0.0192	0.3015	0.0766	0.4804
1.2913	8.0	856	1.3039	0.1226	0.2434	0.1086	0.2239	0.1174	0.1324	0.1441	0.4055	0.4866	0.4333	0.3496	0.5108	0.271	0.5793	0.049	0.3367	0.1065	0.5491	0.0383	0.3892	0.1481	0.5787
1.2913	9.0	963	1.3037	0.1285	0.2571	0.1136	0.2093	0.1105	0.1389	0.1331	0.4177	0.4944	0.4	0.3407	0.5242	0.2914	0.5901	0.033	0.3228	0.119	0.5652	0.0486	0.4154	0.1505	0.5787
1.2347	10.0	1070	1.3257	0.1182	0.2333	0.1088	0.1854	0.1144	0.1254	0.1297	0.4006	0.4731	0.4	0.3409	0.4955	0.2874	0.5865	0.0498	0.3671	0.1011	0.5696	0.0258	0.3446	0.1269	0.4978
1.2347	11.0	1177	1.3714	0.1009	0.2112	0.0859	0.2207	0.1094	0.105	0.1146	0.3726	0.4489	0.4222	0.3339	0.4708	0.2602	0.5306	0.0248	0.3342	0.0933	0.4848	0.0196	0.34	0.1065	0.5551
1.2347	12.0	1284	1.2914	0.114	0.2345	0.0975	0.2238	0.1157	0.1198	0.1135	0.4098	0.4941	0.5333	0.3461	0.5214	0.2967	0.582	0.0365	0.3734	0.0878	0.5496	0.033	0.3769	0.116	0.5884
1.2347	13.0	1391	1.2971	0.1276	0.2576	0.115	0.0742	0.1371	0.1376	0.1431	0.4174	0.4908	0.2778	0.3695	0.5134	0.3022	0.5901	0.0589	0.3595	0.1094	0.5714	0.0399	0.3862	0.1277	0.5467
1.2347	14.0	1498	1.2865	0.1261	0.2526	0.1238	0.2737	0.1314	0.1335	0.1451	0.4131	0.4924	0.4556	0.3545	0.5167	0.2817	0.6032	0.0381	0.3633	0.1448	0.542	0.0458	0.3754	0.1201	0.5782
1.1962	15.0	1605	1.2636	0.1133	0.2255	0.1028	0.177	0.1201	0.1213	0.1229	0.3957	0.4991	0.4444	0.3547	0.5259	0.3056	0.5766	0.0305	0.357	0.0826	0.5562	0.0295	0.3969	0.1185	0.6089
1.1962	16.0	1712	1.2621	0.1225	0.2436	0.1101	0.1751	0.1179	0.1282	0.1194	0.424	0.5104	0.3667	0.3851	0.5341	0.2991	0.582	0.0368	0.3937	0.1276	0.5839	0.0274	0.3938	0.1215	0.5987
1.1962	17.0	1819	1.2575	0.1134	0.2228	0.103	0.2661	0.1192	0.1207	0.1168	0.4327	0.5074	0.4333	0.3504	0.5362	0.2773	0.5887	0.0337	0.4177	0.1106	0.5634	0.0263	0.3769	0.1191	0.5902
1.1962	18.0	1926	1.2579	0.1396	0.2539	0.136	0.2361	0.1246	0.1469	0.1634	0.4522	0.5309	0.4333	0.3661	0.5624	0.3251	0.5941	0.06	0.481	0.1185	0.5714	0.038	0.4385	0.1561	0.5693
1.1126	19.0	2033	1.2450	0.1353	0.2652	0.1277	0.2612	0.1217	0.1454	0.1354	0.4442	0.5224	0.4444	0.3859	0.5471	0.3129	0.5734	0.0564	0.4646	0.1203	0.6004	0.0523	0.4277	0.1348	0.5458
1.1126	20.0	2140	1.2278	0.1362	0.2649	0.1322	0.2935	0.1242	0.1435	0.1564	0.452	0.5258	0.3667	0.3525	0.5566	0.3109	0.605	0.05	0.457	0.1409	0.5844	0.038	0.4123	0.1409	0.5702
1.1126	21.0	2247	1.2046	0.1359	0.2631	0.1215	0.3752	0.1267	0.1432	0.1434	0.4576	0.5391	0.5222	0.4336	0.5596	0.3291	0.5955	0.0458	0.457	0.1223	0.5906	0.0447	0.4631	0.1377	0.5893
1.1126	22.0	2354	1.2224	0.1524	0.2793	0.1477	0.2993	0.133	0.1616	0.1557	0.4721	0.5387	0.5	0.365	0.5694	0.3378	0.6005	0.055	0.4873	0.1613	0.5777	0.0696	0.4585	0.1385	0.5693
1.1126	23.0	2461	1.1996	0.1568	0.2861	0.1499	0.2102	0.1397	0.1709	0.1636	0.4779	0.5574	0.3333	0.403	0.5883	0.3615	0.6108	0.0621	0.4646	0.1275	0.6076	0.0643	0.4892	0.1683	0.6147
1.0432	24.0	2568	1.2302	0.1552	0.2941	0.1441	0.2166	0.12	0.1671	0.1635	0.4638	0.5405	0.3444	0.3936	0.5716	0.3594	0.6239	0.0549	0.4506	0.1452	0.5714	0.0693	0.4892	0.1474	0.5676
1.0432	25.0	2675	1.1967	0.1747	0.3135	0.177	0.2256	0.1508	0.1863	0.1772	0.4987	0.562	0.3667	0.384	0.595	0.3741	0.6167	0.0693	0.5481	0.1844	0.6161	0.076	0.4415	0.1698	0.5876
1.0432	26.0	2782	1.1815	0.1576	0.2967	0.1497	0.3017	0.1551	0.1633	0.1453	0.4962	0.5588	0.4222	0.424	0.5855	0.3463	0.6023	0.0465	0.457	0.1508	0.633	0.0698	0.4969	0.1744	0.6049
1.0432	27.0	2889	1.1788	0.1561	0.2869	0.1427	0.3365	0.1197	0.1658	0.1492	0.4796	0.571	0.4667	0.4035	0.6024	0.3687	0.6257	0.0506	0.5177	0.1464	0.6379	0.0617	0.4615	0.153	0.612
1.0432	28.0	2996	1.1831	0.1634	0.298	0.1602	0.41	0.1289	0.1742	0.16	0.4992	0.5716	0.4889	0.388	0.6072	0.3625	0.6198	0.0638	0.481	0.1614	0.6379	0.0719	0.5292	0.1574	0.5902
0.9815	29.0	3103	1.1504	0.1819	0.3319	0.1842	0.385	0.1385	0.1991	0.1933	0.5125	0.5859	0.5444	0.4026	0.6205	0.3634	0.5968	0.1012	0.5392	0.1867	0.6326	0.069	0.5308	0.1889	0.6302
0.9815	30.0	3210	1.1551	0.1685	0.305	0.1678	0.2734	0.1439	0.1829	0.1764	0.5099	0.5807	0.4667	0.4089	0.6162	0.3566	0.6315	0.0858	0.5418	0.1558	0.6085	0.0651	0.5077	0.179	0.6138
0.9815	31.0	3317	1.1503	0.1716	0.3165	0.1654	0.2964	0.1458	0.1828	0.1714	0.5028	0.5738	0.5	0.4066	0.6053	0.3815	0.6176	0.0809	0.5291	0.1791	0.6509	0.0589	0.48	0.1575	0.5916
0.9815	32.0	3424	1.1930	0.1617	0.3028	0.1523	0.2053	0.15	0.1725	0.1466	0.5019	0.5698	0.4222	0.4119	0.601	0.3764	0.609	0.0664	0.5228	0.1473	0.6263	0.0669	0.52	0.1514	0.5711
0.9111	33.0	3531	1.1475	0.1843	0.3324	0.1749	0.2151	0.1673	0.1954	0.1782	0.518	0.5827	0.3667	0.4129	0.6159	0.3722	0.6095	0.0625	0.5139	0.2035	0.6429	0.0792	0.5215	0.2041	0.6258
0.9111	34.0	3638	1.1393	0.1896	0.3416	0.1848	0.2793	0.1843	0.1996	0.1779	0.5045	0.5834	0.4556	0.4326	0.6121	0.3853	0.6374	0.0859	0.557	0.188	0.6384	0.0964	0.4631	0.1922	0.6213
0.9111	35.0	3745	1.1390	0.1821	0.3296	0.1772	0.1976	0.1588	0.1951	0.1766	0.5242	0.5913	0.3778	0.4181	0.6268	0.3804	0.6239	0.0891	0.5519	0.1824	0.6348	0.08	0.5215	0.1787	0.6244
0.9111	36.0	3852	1.1436	0.1796	0.3259	0.1734	0.2158	0.1483	0.1927	0.1773	0.5039	0.5781	0.3889	0.4132	0.612	0.3821	0.6144	0.0908	0.5152	0.1612	0.6482	0.0841	0.4985	0.1799	0.6142
0.9111	37.0	3959	1.1582	0.1926	0.3435	0.1946	0.2217	0.1719	0.2054	0.1912	0.5207	0.5882	0.4	0.4268	0.6215	0.4011	0.6243	0.1066	0.5494	0.1681	0.6344	0.0878	0.5308	0.1993	0.6022
0.8415	38.0	4066	1.1340	0.1934	0.3428	0.188	0.2015	0.1754	0.2055	0.1922	0.5233	0.5914	0.3556	0.4282	0.6251	0.3868	0.6063	0.1029	0.5405	0.1725	0.6518	0.1214	0.5338	0.1834	0.6244
0.8415	39.0	4173	1.1374	0.1939	0.3408	0.1842	0.2191	0.1596	0.2085	0.1849	0.5219	0.5947	0.4111	0.4206	0.6303	0.3979	0.6261	0.0979	0.5342	0.1807	0.6571	0.113	0.5415	0.18	0.6147
0.8415	40.0	4280	1.1291	0.1993	0.3499	0.1909	0.2219	0.1538	0.217	0.1944	0.535	0.5949	0.4222	0.426	0.6303	0.3866	0.6194	0.1319	0.5367	0.1814	0.6536	0.0976	0.5369	0.1989	0.628
0.8415	41.0	4387	1.1614	0.2023	0.3533	0.2052	0.1967	0.176	0.2177	0.1885	0.5219	0.5903	0.3444	0.4128	0.6275	0.4135	0.6347	0.1297	0.543	0.1814	0.6469	0.0997	0.5369	0.1872	0.5902
0.8415	42.0	4494	1.1548	0.189	0.3374	0.1904	0.2249	0.1539	0.2037	0.183	0.5192	0.5862	0.4	0.4137	0.6217	0.3969	0.6171	0.0915	0.5038	0.1744	0.6353	0.0989	0.5569	0.1835	0.6178
0.7841	43.0	4601	1.1335	0.2184	0.3761	0.2232	0.2424	0.1704	0.2331	0.2047	0.5403	0.5983	0.4444	0.418	0.6347	0.4118	0.6216	0.1268	0.543	0.21	0.6536	0.143	0.5615	0.2002	0.6116
0.7841	44.0	4708	1.1404	0.2084	0.366	0.2102	0.3102	0.1644	0.2242	0.2008	0.5308	0.5908	0.4556	0.4021	0.6289	0.4013	0.6131	0.123	0.5354	0.1965	0.6478	0.1267	0.54	0.1944	0.6178
0.7841	45.0	4815	1.1449	0.2062	0.3577	0.2024	0.2299	0.1483	0.2249	0.1992	0.5339	0.5944	0.4222	0.405	0.6334	0.4039	0.6158	0.1361	0.5456	0.1846	0.6469	0.1132	0.5446	0.1933	0.6191
0.7841	46.0	4922	1.1400	0.2072	0.3586	0.2053	0.2425	0.1587	0.2246	0.1998	0.5361	0.5945	0.4222	0.4179	0.6313	0.4006	0.6194	0.1301	0.5481	0.1836	0.6379	0.1237	0.5369	0.1982	0.6302
0.7353	47.0	5029	1.1411	0.2068	0.3624	0.2035	0.2337	0.1474	0.2251	0.2036	0.5326	0.595	0.3889	0.4249	0.63	0.4014	0.6194	0.1261	0.543	0.1922	0.6536	0.1153	0.5431	0.1988	0.616
0.7353	48.0	5136	1.1374	0.2084	0.3613	0.2021	0.2473	0.1526	0.227	0.2025	0.5344	0.5959	0.3667	0.4298	0.6303	0.4052	0.6203	0.1197	0.557	0.1924	0.6504	0.1233	0.5369	0.2011	0.6151
0.7353	49.0	5243	1.1376	0.2062	0.3565	0.1993	0.2511	0.151	0.2239	0.1943	0.5358	0.6022	0.4222	0.4257	0.6381	0.4026	0.6203	0.12	0.5671	0.1868	0.6478	0.1275	0.5523	0.1941	0.6236
0.7353	50.0	5350	1.1358	0.2144	0.372	0.2115	0.2518	0.1576	0.2323	0.2051	0.5387	0.5982	0.4	0.4209	0.6355	0.4063	0.6149	0.127	0.5557	0.1935	0.6487	0.1375	0.5446	0.2079	0.6271
0.7353	51.0	5457	1.1373	0.2139	0.372	0.2107	0.2413	0.161	0.2322	0.2041	0.5384	0.6004	0.4222	0.4198	0.6373	0.4054	0.6194	0.1292	0.5557	0.1934	0.6513	0.1333	0.5446	0.2079	0.6311
0.6951	52.0	5564	1.1437	0.2146	0.375	0.2091	0.2376	0.1652	0.2326	0.2007	0.5317	0.5968	0.3778	0.4268	0.6326	0.4053	0.6113	0.1289	0.5443	0.1985	0.6527	0.134	0.5492	0.2065	0.6267
0.6951	53.0	5671	1.1379	0.2181	0.3803	0.2151	0.2481	0.1592	0.2357	0.2077	0.5359	0.5989	0.4333	0.4255	0.6346	0.4043	0.6162	0.1341	0.5532	0.2027	0.6504	0.1389	0.5477	0.2103	0.6271
0.6951	54.0	5778	1.1353	0.2166	0.3763	0.2097	0.25	0.1647	0.2338	0.2037	0.5376	0.5988	0.4333	0.4263	0.6338	0.4067	0.6203	0.126	0.543	0.1993	0.6522	0.1404	0.5508	0.2107	0.6276
0.6951	55.0	5885	1.1323	0.2189	0.3786	0.2139	0.2498	0.1584	0.2367	0.2038	0.5379	0.6029	0.4333	0.4258	0.6388	0.4089	0.6212	0.1319	0.5557	0.2011	0.6522	0.1423	0.5538	0.2102	0.6316
0.6951	56.0	5992	1.1332	0.2201	0.3802	0.2153	0.2497	0.1609	0.2388	0.202	0.5406	0.6045	0.4333	0.4292	0.6409	0.4053	0.6216	0.1385	0.5658	0.2017	0.654	0.1444	0.5492	0.2107	0.632
0.6751	57.0	6099	1.1343	0.2219	0.3832	0.2166	0.25	0.1581	0.241	0.2043	0.5418	0.6027	0.4333	0.428	0.6387	0.4054	0.6189	0.1386	0.5646	0.204	0.6545	0.1511	0.5477	0.2103	0.628
0.6751	58.0	6206	1.1348	0.2217	0.383	0.217	0.25	0.1584	0.2405	0.2038	0.5425	0.6031	0.4333	0.4272	0.6394	0.4062	0.6194	0.138	0.5658	0.2034	0.6545	0.1507	0.5462	0.2102	0.6298
0.6751	59.0	6313	1.1348	0.2219	0.3828	0.2171	0.25	0.1586	0.2409	0.2038	0.5432	0.6039	0.4333	0.4272	0.6403	0.407	0.6207	0.1384	0.5696	0.2036	0.654	0.1504	0.5462	0.2101	0.6289
0.6751	60.0	6420	1.1348	0.2218	0.3828	0.2171	0.25	0.1585	0.2409	0.2038	0.5442	0.6037	0.4333	0.4272	0.6401	0.4068	0.6207	0.1384	0.5684	0.2036	0.6545	0.1505	0.5462	0.2099	0.6289

Framework versions

• Transformers 4.49.0
• Pytorch 2.6.0+cu124
• Datasets 3.3.2
• Tokenizers 0.21.0